In this study, we analyse and mutually compare time series of COVID-19-related data and mobility data across Belgium's 43 arrondissements (NUTS 3). In particular, we answer three questions. First, we confirm that overall mobility did in fact change over the consecutive stages of the pandemic. This is expressed as a significant change in the average amount of time spent outside one's home arrondissement, investigated over five distinct periods. Additionally, we define an inter-arrondissement "connectivity index" (CI) that proves to be both insightful and useful for further analysis. Second, we analyse spatio-temporal COVID-19-related incidence and hospitalisation data, confirming that some arrondissements are ahead of others and morphologically dissimilar to others, in terms of epidemiological progression. The tools used to quantify this are time-lagged cross-correlation (TLCC) and dynamic time warping (DTW), respectively. Third, we demonstrate in particular that an arrondissement's connectivity index to one of the three identified first-outbreak arrondissements is correlated to a significant local excess mortality some five to six weeks after the first outbreak. More generally, we couple answers to the first and second question in order to demonstrate an overall correlation between CI values on the one hand, and TLCC and DTW values on the other. This confirms that, despite the fact that Belgium is a small and highly connected country, one can still distinguish heterogeneity in the spatiotemporal spread of SARS-CoV-2, and link this heterogeneity to the physical movement of people. This conclusion supports the need for mobility analysis and/or control during a pandemic, and by extension motivates the development of a spatially explicit epidemiological model for countries like Belgium.


翻译:在这项研究中,我们分析并相互比较比利时43个地区(NUTS 3)的COVID-19相关数据和流动数据的时间序列。特别是,我们回答三个问题。首先,我们确认总体流动性在大流行病连续各阶段确实发生了变化。这表现为在自己家庭异常期之外平均花费的时间数量发生了重大变化,经过五个不同时期的调查。此外,我们定义了一种“连接指数”(CI),这证明仍然具有洞察力和进一步分析的有用性。第二,我们分析Spatio-时空COVID-19相关事件和住院化数据,确认一些总体流动性在其他人之前,在流行病进展方面与其他人不同。用来量化这一变化的工具是时间滞后的交叉交错关系(TLCC)和动态时间扭曲(DTW),这特别表明,在比利时首次出现高度流动前六个星期内,我们之间的连通度指数与首次查明的三点之一相联。这个总体的内位变异性分析显示,在比利时的内层和内分层之间,一个明显的内分层和内,这一系列的内变异性变的内,使得比利时内部的内,一个不同的内,这需要到另一个的内,这一系列的内,这一系列的内变的内变。

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